基于非下采样轮廓波变换和多核学习的盲图像质量评价

非下采样轮廓波(Contourlet)变换具有多尺度、多方向特性,能够对图像纹理和结构信息进行精确提取,可以很好地模拟人类视觉系统的多分辨率特性,基于此提出一种基于非下采样Contourlet变换的通用型盲(无参考)图像质量评价算法。首先在空间域上对图像进行非下采样Contourlet变换;然后在各方向带中分别提取能有效反映人类视觉失真程度的特征:高频幅值、平均梯度、信息熵作为图像的特征;最后将其输入到高效的分层多核学习机中学习,预测图像的质量得分。在混合失真型数据库和3个单失真型数据库上的交叉实验结果表明,该算法性能优越,能很好地预测失真图像质量,具有很好的主客观一致性。     

基于GRU＿LSTM及RL算法的伪随机指令生成器

在CPU验证过程中,传统伪随机指令生成器通过生成大量合法无序的指令序列,从而实现功能覆盖率或代码覆盖率的验证目标。然而,没有趋向针对性的指令生成,为达到指标需要耗费大量的人力及时间成本。该文以一款基于精简指令集(RISC-V)自研核心为例,在基于通用验证方法学(Universal Verification Methodology, UVM)的验证平台上设计出一种伪随机指令生成器,并针对普通伪随机指令生成器覆盖率低、收敛速度慢的问题,建立GRU＿LSTM算法模型,并结合强化学习(Reinforcement Learning, RL)算法构建新算法模型RLGRU＿LSTM应用于伪随机指令生成过程,并且针对RL方向决策,提出了基于霍夫曼编码的CPU指令包编码方式训练opcode分布,同时融合了CPU指令类型和指令间执行顺序因素,快速捕获人工定向验证预料不到的验证盲点,有效加快了代码覆盖率达到预期的进程。该文着重描述伪随机指令生成器及RLGRU＿LSTM算法对模型训练过程的指导。实验结果表明,与直接使用伪随机指令生成技术相比,该方法在约定伪随机指令条目下,相比传统伪随机方法能提高约19%的覆盖...     

基于混合BTT/STT控制的滑翔制导炸弹自动驾驶仪设计

研究了混合BTT/STT控制技术在大升阻比滑翔制导炸弹上的应用。根据滑翔制导炸弹的动态特性和控制需求建立了BTT控制模型,设计了BTT控制结构。为解决BTT控制在小过载指令作用下可能会产生的滚转角指令抖动现象,提出了混合BTT/STT控制方法,即在小过载指令下适时引入STT控制。对比了六自由度弹道仿真与纯BTT控制模式。仿真结果表明,混合BTT/STT控制可有效解决滚转角指令抖动问题,研究结果可为滑翔制导炸弹BTT控制系统的工程实现提供技术参考。     

多核学习纹理特征的立体图像质量评价

为了有效地评价各种失真类型双目立体图像的质量,提出利用多核学习机学习立体图像平面纹理信息和3D映射信息的通用无参考立体图像质量评价IQA方法。该方法首先利用立体匹配模型对左右视图进行处理,获得相应的视差图DM和误差能量图DMEE;对左右视图、视差图和误差能量图进行相位一致性和结构张量变换,获得它们的平坦区和边缘区;分别提取左右视图两个区域纹理特征作为平面信息,提取视差图的纹理特征和误差能量图的统计特征作为3D信息;将所有特征作为多核学习机的输入,利用多核学习的信息融合能力预测待测失真立体图像质量。由于充分利用了立体图像的左右视图、视差图和误差能量图的失真信息,以及多核学习的信息融合能力,该方法具有很好的前景。在LIVE 3D图像质量数据库上的实验表明,该方法与主观质量有较高一致性,与现有的双目立体质量评价方法相比有很大的竞争力。     

含有非匹配干扰和未知动态的非仿射系统滑模控制算法

针对含有非匹配干扰和未知动态的非仿射系统控制问题,提出了一种基于扩张状态观测器(ESO)的改进滑模控制(SMC)方案.本文首先利用扩张状态观测器,将原系统转变为一个包含干扰的二阶积分级联系统,使含有未知动态的非仿射系统控制器设计问题转化为二阶积分级联系统的控制器设计问题,从而使得控制器在设计过程中不需要对对象模型完全已...     

多核学习纹理特征的无参考图像质量评价

由于多种失真类型灰度-共生矩阵特征的不规则性,单核方法无法取得理想结果,从而提出了一种基于多核学习,针对多种失真类型的无参考图像质量评价方法。首先对灰度图像进行相位一致和结构张量变换,得到相位一致图和结构张量图,然后分别对它们提取灰度-梯度共生矩阵二次统计特征,最后将提取的特征输入到高效的分层多核学习机进行训练学习,预测得到图像的质量评分。多图像库多次随机实验结果表明,新方法结果与主观评价值有较好的一致性,并具有较好的推广性。